典型文献
基于ELM人工神经网络的滑坡失稳预测模型
文献摘要：
采用神经网络模型对边坡的稳定性进行预测是目前一种先进的手段,但准确性有待提高.该文基于ELM人工神经网络方法,对现场实时监测数据组合权重,并得到初步预测结果序列,最后提出基于变形预测和检验的判断预测模型.采用学习机方法对结果进行误差修正,并与初步结果叠加得到稳定序列预测值.最后利用Mann-Kendall和秩相关性趋势检验进行验证测试,以某滑坡为例,对模型进行验证,结果表明,预测结果与实际情况较为吻合,研究方法可实现滑坡的预测并为相似滑坡的变形预测提供新方法.
文献关键词：
边坡稳定性;神经网络方法;回归分析方法;Mann-Kendall趋势检验
中图分类号：
作者姓名：
欧阳高明;宋加平;李灿;段守荣
作者机构：
广东中灏勘察设计咨询有限公司,广东 肇庆 526060;东莞水务集团,广东 东莞 523000
文献出处：
引用格式：
[1]欧阳高明;宋加平;李灿;段守荣-.基于ELM人工神经网络的滑坡失稳预测模型)[J].广东水利水电,2022(08):12-16,23
A类：
B类：
ELM,人工神经网络,滑坡,神经网络方法,组合权重,变形预测,用学,学习机,误差修正,加得,序列预测,Mann,Kendall,秩相关,趋势检验,验证测试,边坡稳定性,回归分析方法
AB值：
0.355161
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